密度圖
在實務上，長條圖未必適合用來評估資料的分佈，因為結果會強烈受到你指定的箱數影響。相較之下，核心密度圖更能有效呈現資料的分佈。以下示範如何繪製密度圖：
ax = df.plot(kind='density', linewidth=2)
一般的 .plot() 方法可透過 kind 參數設為 'density' 來指定密度圖。我們也另外指定了 linewidth 參數，用來控制繪製線條的粗細。
本練習屬於課程
使用 Python 視覺化時間序列資料
練習說明
- 使用
co2_levelsDataFrame，繪製 CO2 濃度資料的密度圖，線寬參數設為 4。 - 將箱形圖的 x 軸標籤註記為字串
'CO2'。 - 將箱形圖的 y 軸標籤註記為字串
'Density plot of CO2 levels in Maui Hawaii'。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Display density plot of CO2 levels values
ax = ____.____(____=____, ____=____, fontsize=6)
# Annotate x-axis labels
____.____('CO2', fontsize=10)
# Annotate y-axis labels
____.____('Density plot of CO2 levels in Maui Hawaii', fontsize=10)
plt.show()